package ds_industry_2025.ds.ds02.T5

import org.apache.spark.ml.{Pipeline, feature}
import org.apache.spark.ml.feature._
import org.apache.spark.ml.linalg._
import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.spark.sql.functions._

import java.util.Properties
/*
    1、根据子任务一的结果，计算出与用户id为6708的用户所购买相同商品种类最多的前10位用户id（只考虑他俩购买过多少种相同的商品，不考
    虑相同的商品买了多少次），并根据Hudi的dwd库中相关表或MySQL数据库shtd_store中相关表，获取到这10位用户已购买过的商品，并剔除用
    户6708已购买的商品，通过计算这10位用户已购买的商品（剔除用户6708已购买的商品）与用户6708已购买的商品数据集中商品的余弦相似度
    累加再求均值，输出均值前5商品id作为推荐使用，将执行结果截图粘贴至客户端桌面【Release\任务C提交结果.docx】中对应的任务序号下。

结果格式如下：
------------------------推荐Top5结果如下------------------------
相似度top1(商品id：1，平均相似度：0.983456)
相似度top2(商品id：71，平均相似度：0.782672)
相似度top3(商品id：22，平均相似度：0.7635246)
相似度top4(商品id：351，平均相似度：0.7335748)
相似度top5(商品id：14，平均相似度：0.522356)
 */
object t1 {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val spark = SparkSession.builder()
      .master("local[*]")
      .appName("t1")
      .config("hive.exec.dynamic.partition.mode","nonstrict")
      .config("spark.serializer","org.apache.spark.serializer.KryoSerializer")
      .config("spark.sql.extensions","org.apache.spark.sql.hudi.HoodieSparkSessionExtension")
      .enableHiveSupport()
      .getOrCreate()

    import spark.implicits._

    val conn=new Properties()
    conn.setProperty("user","root")
    conn.setProperty("password","123456")
    conn.setProperty("driver","com.mysql.jdbc.Driver")

    val order_info=spark.read
      .jdbc("jdbc:mysql://192.168.40.110:3306/shtd_store?useSSL=false","order_info",conn)

    val order_detail=spark.read
      .jdbc("jdbc:mysql://192.168.40.110:3306/shtd_store?useSSL=false","order_detail",conn)

    //  todo 拿到所有用户的购买数据
    val source = order_info.join(order_detail, order_detail("order_id") === order_info("id"))
      .select("user_id", "sku_id")
      .distinct()

    //  todo 拿到6708用户所购买的商品的种类
    val user_6708_skus = source.filter(col("user_id") === 5241)
      .select("sku_id")
      .distinct()
      .map(_(0).toString.toDouble)
      .collect()

    //  todo 拿到和用户6708购买相同种类最多的前10个用户的id
    val other_user_ids = source.filter(col("user_id") !== 5241)
      .withColumn(
        "some",
        when(col("sku_id").isin(user_6708_skus: _*), lit(1.0)).otherwise(lit(0.0))
      )
      .groupBy("user_id")
      .agg(sum("some").as("count"))
      .orderBy(desc("count"))
      .limit(10)
      .select("user_id")
      .map(_(0).toString.toLong)
      .collect()

    //  todo 拿到前10位用户id所购买的商品
    val other_user_skus = source.filter(col("user_id").isin(other_user_ids: _*))
      .select("sku_id")
      .map(_(0).toString.toDouble)
      .collect()


    //  todo 读取子任务一生成的表格(也就是将sku_info将需要ont-hot编码的三个字段进行索引化了之后的表)
    /*
          表格如下:
    val source = spark.read.jdbc("jdbc:mysql://192.168.40.110:3306/shtd_store?useSSL=false", "sku_info", conn)
      .select("id", "spu_id", "price", "weight", "tm_id", "category3_id")
      .withColumn("spu_id_index", dense_rank().over(window1) - 1)
      .withColumn("tm_id_index", dense_rank().over(window2) - 1)
      .withColumn("category3_id_index", dense_rank().over(window3) - 1)
     */
    val sku_vector = spark.table("tzgc.t1")
    //  todo 将除了id字段以外的所有字段都转化为特征向量，为了方便后面的Normalizer归一化
    val assembler = new VectorAssembler()
      .setInputCols(sku_vector.columns.slice(1,sku_vector.columns.length))
      .setOutputCol("features")

    // todo 然后定义流水线将数据转化为特征向量，下面的Normalizer才可以进行标准化
    val dataFrame = new Pipeline()
      .setStages(Array(assembler))
      .fit(sku_vector).transform(sku_vector)
    println("-----------")
    dataFrame.show

    //  todo 将转化为特征向量后的数据转化为Labelpoint
    //  todo 这里转化为labeledpoint会自动将标签字段(这里选择的是id)转化为label字段
    val mapData = dataFrame.select("id","features")
      .map(
      r => LabeledPoint(r(0).toString.toInt, r(1).asInstanceOf[Vector])
    )

    //  todo 设置Normalizer，对特征向量进行归一化，下面使用2.0
    val normalizer = new Normalizer()
      .setInputCol("features")
      .setOutputCol("norma_features")
      .setP(2.0)

    //  todo 使用normalizer将转化为LabeledPoint的数据进行归一化
    val normalizer_data = normalizer.transform(mapData)
      .select("label","norma_features")
    normalizer_data.show

    //  todo 注册计算余弦相似度的函数
    //  breeze.linalg.functions.cosineDistance：计算两个向量之间的余弦距离。
    //  1 - cosineDistance：将余弦距离转换为余弦相似度。
    //  breeze.linalg.DenseVector(v1.values)：将 SparseVector 的值转换为 DenseVector，以便 breeze 库可以处理。
    spark.udf.register(
      "cos",
      (v1:DenseVector,v2:DenseVector) => {
        1 - breeze.linalg.functions.cosineDistance(
          breeze.linalg.DenseVector(v1.toArray),breeze.linalg.DenseVector(v2.toArray)
        )
      }
    )

    //  todo 使用crossjoin交叉连接
    //  toDF为连接后的数据指定列名
    //   left_label为6708用户购买的商品id   right_label 为前10位用户购买的，并且剔除了6708用户购买的商品id
    val result = normalizer_data.crossJoin(normalizer_data)
      .toDF("left_label", "left_norma_features", "right_label", "right_norma_features")
      .filter(col("left_label") !== col("right_label"))
      .withColumn("cos", expr("cos(left_norma_features,right_norma_features)"))
      .orderBy(desc("cos"))
      .filter(col("left_label").isin(user_6708_skus: _*))
      .filter(!col("right_label").isin(user_6708_skus: _*) and col("right_label").isin(other_user_skus: _*))
      .groupBy("right_label")
      .agg(avg("cos").as("avg_cos"))
      .orderBy(desc("avg_cos"))
      .limit(5)

    result.show

    println("-------------------推荐Top5结果如下---------------------")
    result.collect().zipWithIndex.foreach{
      case (row,index) => {
        val id=row.getAs[Double]("right_label").toInt
        val cos=row.getAs[Double]("avg_cos")
        val str=s"相似度top${index+1}(商品id:${id},平均相似度:${cos})"
        println(str)
      }
    }

    spark.close()
  }

}
